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발언자료AI반도체 개발기업 ‘모빌린트’ 방문 안철수 국민의당 대통령 후보 현장발언

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 AI반도체 개발기업 ‘모빌린트’ 방문 안철수 국민의당 대통령 후보 현장발언

(2021.11.10./11:20) 서울 강남구 삼보빌딩 7층

 

▣ 신동주 대표

이곳에 온 지 딱 한 2년 반 정도 됐습니다.

 

▣ 안철수 후보

저도 처음에 창업하고 나서 매년 이사를 했었습니다.

그때는 참 감개가 무량하더라고요.

 

▣ 신동주 대표

저희도 처음에는 3명에서 공유 오피스에서 시작했습니다. 한 번 옮기고 그다음에 올해 또 이제 두 번째로 옮겼습니다.

 

▣ 안철수 후보

매년 인원이 두 배씩 불어나서 2년 정도 살려고 갔다가 매년 옮겼거든요.

비슷하신 것 같아요.

 

▣ 신동주 대표

오늘 이렇게 저희 모빌리티랑 그다음에 AI 반도체 그다음에 시스템 반도체 팹리스(Fabless)에 관심 갖고 찾아주셔서 정말 감사드립니다.

간단하게 저희 회사를 소개하자면 저희 모빌린트는 모바일 인텔리전스(Mobile Intelligence) 라고 해서 움직이는 인공지능 구현을 위한 AI 반도체를 개발하는 팹리스 회사입니다.

쉽게 말씀드리면 데이터 센터 서버에서 클라우드 컴퓨팅을 통해서 원격 인공지능이 많이 있는데, 저희는 이제 로봇이나 엣지에 내장된 실시간 인공지능을 위한 AI 반도체를 하고 있습니다.

 

▣ 안철수 후보

그래서 데이터 센터가 아니라 움직이는 인공지능이군요.

 

▣ 신동주 대표

네, 제가 카이스트에서 AI 반도체를 쭉 연구해왔었습니다.

 

▣ 안철수 후보

그런데 사실은 좀 더 어렵잖아요. 데이터 센터용 AI 반도체는 사실 전력이라든지 공간 제약이 없는데 에지 컴퓨팅(Edge computing)용은 아무래도 전력도 작고 스페이스도 굉장히 작아서 난이도가 더 높은 거죠.

 

▣ 신동주 대표

네 맞습니다. 흔히들 그게 더 어렵다고 생각하실 수도 있는데 말씀하셨던 것처럼 이 엣지 환경이 배터리로 동작하고 공간 제약도 굉장히 크다 보니까 오히려 훨씬 난이도가 있다고 보시면 됩니다.

그래서 사실 제가 카이스트에서 연구할 때 잠깐 지나가시는 것을 한번 본 적이 있습니다. 그때 연구를 바탕으로 2019년 4월에 설립해서 이쪽 분야를 세우고 있습니다.

카이스트 반도체 시스템 연구실에서 연구한 것을 바탕으로 한 달 한 달 빠르게 성장 중에 있고 지난 7월에는 저희가 이제 100억 원 정도 투자를 받으면서 시제품 개발을 지금 진행 중에 있습니다.

 

▣ 안철수 후보

그전까지는 부트스트랩(Bootstrap) 하신 거예요?

 

▣ 신동주 대표

네, 그전까지는 저희가 기술 입증하는 데 많은 힘을 쏟았고, 뒤에서 말씀드리겠지만 저희가 국제 AI 반도체 성능 검수를 평가하는 곳에 나가서 설립 1년 만에 국내 1등 수치를 찍으면서 빠르게 발전하고 있습니다.

어떻게 보면 인공지능 알고리즘이 4차 산업의 핵심으로 부상하고 있는데요.

반도체 관점에서 보면 문제가 다음과 같습니다.

지금 많은 인공지능 알고리즘들이 있는데 이런 것들을 실제 제품화하려고 했었을 때 보통 성능이나 전력 효율이 가격적인 측면에서 시장의 요구, 고객들의 요구와는 굉장히 갭이 큰 상황입니다.

그래서 이런 갭을 좁히고자 현재 훨씬 더 높은 에너지 효율과 면적 효율은 결국 가격 경쟁력으로 이어지기 때문에 에너지 효율 가격 경쟁력이 훨씬 높은 NPU. Neural Processing Unit라는 AI 반도체가 지금 많이 개발이 되고 있습니다.

그래서 저희도 이제 AI 반도체를 개발하는 팹리스 회사라고 보시면 될 것 같습니다.

 

▣ 안철수 후보

NPU 하고 AI 반도체하고 같은 건가요?

 

▣ 신동주 대표

거의 이제 같게 사용되는데요. NPU라는 용어 자체는 보통 CPU, GPU라는 용어가 많이 쓰이다 보니까 그거와 이제 매칭돼서 나오는 게 NPU이고, 그런 기술을 가지고 만든 반도체가 AI를 전용으로 처리한다고 해서 AI 반도체라고 불리고 있기 때문에 거의 같은 개념이라고 보시면 될 것 같습니다.

 

▣ 안철수 후보

대규모 병렬 곱셈 프로세서. 그게 GPU잖아요.

 

▣ 신동주 대표

말씀하셨던 것처럼 대규모 병렬 프로세스는 똑같은데, GPU는 조금 더 제너럴(general) 하게 처리할 수 있도록 행렬 처리를 해주는 것이고, 인공지능 알고리즘만이 가진 특징만을 조금 더 효율적으로 해주는 데에 특화된 반도체가 AI 반도체 NPU라고 보시면 됩니다.

 

▣ 안철수 후보

컨볼루션 프로세싱(Convolution Processing) 이런 건가요?

 

▣ 신동주 대표

네 맞습니다. 콘볼루션 프로세싱이 비전 처리나 이런 데 많이 쓰이는 뉴럴 네트워크 (neural network)인데 그런 것들을 조금 더 효율 높게 처리해 주고 있습니다.

 

▣ 안철수 후보

뉴럴 네트워크 처음 공부한 게 제가 1986년이에요.

 

▣ 신동주 대표

제가 태어나기도 전이네요.

 

▣ 안철수 후보

근데 그때 이게 동작을 못 했어요. 컴퓨터 프로세싱 파워가 너무 낮아가지고 정말 초보적인 수준이어서 하다가 별로 가능성이 없다고 생각했었죠.

 

▣ 신동주 대표

맞습니다. 그래서 요새 그런 컴퓨팅 프로세스가 발전하면서 아무래도 빠르게 성장이 가속되고 있는 거죠.

저희는 그중에서도 아까 말씀드렸던 것처럼 서버보다 더 효율이 높은 엣지 쪽 NPU를 개발하고 있고 딥러닝 알고리즘 처리뿐만 아니라 센서 데이터 프로세싱도 하나의 칩에서 하는, 그런 칩이라고 보시면 될 것 같습니다.

시장은 빠르게 성장하고 있고, 보시는 것처럼 파란색으로 나타나는 엣지 분야가 서버형에 비해서 3.5배 정도 더 큰 시장으로 예측되고 있습니다.

2025년에 한 70조 원 정도의 시장으로 예측이 되고 있고요.

 

▣ 안철수 후보

저게 전체 시스템 반도체 중에서 또 일부일 거 아니에요.

 

▣ 신동주 대표

네, 딥러닝 칩센 시장만 그런 거고 시스템 반도체 시장은 비례해서 더 크다고 보시면 됩니다. 그리고 이렇게 시장이 큰 만큼 굉장히 국내외 경쟁자들도 많은데요.

그런 상황에서 저희 모빌린트가 잘할 수 있는 것에 대해서 말씀드리면 저희는 이쪽 분야를 2013년에 국내 최초이자 세계적으로도 거의 연구가 안 되고 있을 때부터 연구를 많이 해왔고 다양한 좋은 실적들을 내왔습니다.

그래서 이런 것들이 제가 다 개발했던 칩들인데, 이런 딥러닝이랑 이미지 처리 관련된 칩들을 학교에서부터 노하우와 기술을 직접 익혀왔고 이런 것들을 바탕으로 카이스트에서 CNN, RNN 딥러닝을 통한 엣지용 ASIC으로 세계 최초로 개발해서 발표했던 바 있습니다.

그래서 이건 Deep Neural Processing Unit이라고 당시에 이제 DNPU라고 명명했었는데요. 이 DNPU 칩은 각종 언론이나 이제 탑티어 학회 그리고 삼성, 애플, 엔비디아, 자일링스에서도 이제 초청 발표를 진행했었던 바 있고요.

 

▣ 안철수 후보

다음은 컨볼루션 클러스터들이네요.

 

▣ 신동주 대표

네, 컨볼루션 클러스터랑 나눠져 있습니다.

이런 것을 바탕으로 국제 학술 논문도 다수 발표를 했습니다. 주로 이제 딥러닝이랑 컴퓨터 비전 분야가 대부분이라고 보시면 될 것 같습니다.

핫칩스에서 발표했었던 것은 사실 일반에게는 구글 알파고를 통해서 이 AI가 많이 알려지게 됐는데요.

구글 알파고도 사실 서버용 NPU를 통해서 연산이 이루어졌었거든요. 당시에 이제 구글이 서버용 NPU를 개발했을 때 저희가 이제 엣지용 NPU를 개발해서 핫칩스 같은 곳에서 같이 나란히 발표했었습니다.

 

▣ 안철수 후보

성능 테스트를 엣지는 엣지대로 해야 되고, 데이터 센터는 데이터 센터대로 벤치마크해야 되지 않아요?

 

▣ 신동주 대표

맞습니다. 직접 비교는 힘듭니다. 그래서 각각의 메트릭이 다르다 보니까 직접적인 비교는 조금 힘들다고 볼 수 있습니다.

저희 NPU는 굉장히 다양한 알고리즘들을 처리해야 되기 때문에 네트워크의 종류도 다양하고, programmability가 중요하면서 이런 효율과 그다음 저전력 그리고 데이터의 센서 데이터 입력부터 끝단까지 처리해 주는 End to End Acceleration 같은 것을 핵심 기술로 하고 있습니다.

 

그래서 앞서 말씀드렸던 것처럼 저희가 설립 1년 만에 엠엘퍼프(MLPerf)라는 구글, 엔비디아, 인텔, 퀄컴 등 대부분의 세계적인 기업들이 참여하는 이런 벤치마크에서 국내 1등 수준임을 입증해냈고요. 이런 것들을 바탕으로 저희 NPU가 현재는 이제 카메라 레이더·라이다 이런 센서들을 바탕으로 비전 쪽 애플리케이션에 포커싱을 하고 있고 스마트홈, 스마트 팩토리, 스마트 시티, 자율주행 쪽을 메인 애플리케이션으로 하고 있습니다.

 

그래서 지금 FPGA 단계로 저희가 NPU 개발이 검증이 완료돼서 실제 고객사와 판매나 아니면 검증 진행을 다수의 고객사와 진행 중에 있고 소프트웨어 스택도 NPU라는 프로세서다 보니까 하드웨어뿐만 아니라 알고리즘과 소프트웨어도 중요한데, 보시는 것처럼 일반분들은 반도체라고 하면 공정이나 소재 공장 이런 걸 많이 생각하실 수 있는데, 사실 하드웨어 아키텍처 설계나 소프트웨어, 알고리즘, 모든 부분이 다 기술이 optimization이 돼야 되는 부분이고요. 저희 실제 연구 인력의 3분의 2 정도도 소프트웨어랑 알고리즘 개발 인력으로 구성되어 있습니다.

 

▣ 안철수 후보

생산은 어디다 맡기세요?

 

▣ 신동주 대표

생산은 저희가 첫 번째 칩은 삼성 파운드리에서 진행할 것 같습니다.

저희는 설계를 전문으로 하는 팹리스 회사다 보니까 설계를 하면은 삼성이나 아니면 TSMC 같은 파운드리에서 외주 제작을 하게 됩니다.

 

▣ 안철수 후보

아직 계속 설계하고 검증하는 단계인가요?

 

▣ 신동주 대표

네, 연구용 칩으로는 저희가 칩도 여러 개 만들었는데 상용 버전의 칩은 내년에 처음으로 나올 예정입니다.

 

▣ 안철수 후보

그렇게 연구용으로 조그맣게도 파운드리에서 해주나요?

 

▣ 신동주 대표

어떻게 보면 시제품 반도체 분야가 좀 어려운 부분이, 시제품 개발하는 데도 굉장히 비용이 많이 들고 해서 그런 부분은 좀 어려움이 있습니다.

그래서 이거는 이따가 저희가 나가서 보여드릴 시연회 영상이고 카메라나 라이다 센서를 통한 인식 시연을 이따가 보여 드릴 예정입니다.

 

▣ 안철수 후보

그러면은 지금 레퍼런스 사이트라고 불릴 만한 데는 아직은 없는 거죠?

 

▣ 신동주 대표

지금 단계는 저희가 오픈 가능한 곳, 대기업이나 여러 군데랑 하고 있는데요. 아무래도 초기 단계다 보니까 오픈 가능하지는 않고, 근데 자율주행 쪽도 그렇고 cctv도 그렇고 여러 업체와 신규 시장, 신규 제품 개발을 진행 중입니다.

 

▣ 안철수 후보

테스트 중이라고 보시면 되겠네요.

경쟁사는 국내외 어느 정도 돼요?

사실 이게 굉장히 성장 유망한 분야이기 때문에 경쟁도 치열해질 것 같은데요.

 

▣ 신동주 대표

워낙 시장이 크기 때문에 국내 경쟁은 무의미하고, 어떻게 보면 국내 기업들은 이제 정책적으로나 아니면 시장적으로나 같이 동반 성장해 나가야 되는 파트너성이 강하고, 반도체다 보니까 글로벌 경쟁이 중요한데 글로벌에 워낙 큰 기업들이 많이 뛰어들어 있어서, 사실 인력이나 자금이나 차이가 있는 것이 사실인데 아무래도 이 시스템 반도체 AI 반도체가 신기술 분야다 보니까 꼭 자금만으로 할 수는 없는 분야라서, 충분히 우리나라 기업들도 강점이 있다고 보고 있습니다.

 

▣ 안철수 후보

인력은 어때요?

 

▣ 신동주 대표

가장 어려운 부분 중에 하나입니다. 그래서 AI 반도체 팹리스가 크게 두 가지인데, 하나는 개발 비용이랑 일정이 너무 많이 든다는 것, 인력을 구하기 힘든 것, 이 두 가지가 어떻게 보면 가장 큰 어려움이라고 보시면 될 것 같습니다.

 

▣ 안철수 후보

그래도 시리즈 A 받아서 그걸로 할 수 있겠네요.

 

▣ 신동주 대표

어떻게 보면 대표님이 만드신 것과 같은 소프트웨어 기업들이 많이 생기면서 컴퓨터 공학과에 많이 가고 인력들이 또 많이 배출되고 있는데요. 아직까지 국내에는 팹리스 성공 사례가 많지는 않다 보니까 성공 사례가 많이 나와야 선순환이 이루어질 것 같습니다.